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哈佛大学数据科学研究生项目详解

2025-02-13 08:57    来源:留学在线       阅读量:

在当今数字化时代,数据已成为企业、科研机构以及政府部门等众多领域极为重要的资产,数据科学作为一门融合了数学、统计学、计算机科学等多学科的综合性学科,应运而生并迅速发展。哈佛大学作为世界顶尖学府,其数据科学硕士项目更是备受瞩目。下面老师就给大家介绍一下哈佛大学数据科学硕士的相关内容。

一、哈佛大学数据科学硕士基本情况

项目简介:哈佛大学数据科学硕士项目隶属于 John A. Paulson 工程与应用科学学院(SEAS),由计算机科学系与统计系联合领导,并由应用计算科学研究所(IACS)管理。该项目旨在培养具备扎实数据科学理论基础和实践能力的高端人才,以满足快速增长的数据科学领域的需求。项目重点关注可复制数据分析、协作问题解决、可视化与通信,以及数据科学涉及的安全和伦理问题等话题,确保学生具备全面的数据科学素养。

项目时长:要获得数据科学理学硕士学位,学生需要完成 12 门课程,并至少在校学习三个学期(一个半学年)。部分学生会选择延长第四个学期的学习时间,以选修更多课程或完成硕士论文研究项目。

申请形势:该项目每年的申请人数大概在 1500+,而每届录取人数约为 40-60 名,录取率在 6% 左右,申请难度较大。

二、哈佛大学数据科学硕士课程设置

 必修课程

数据科学 / 机器学习(四选三):

AC209a: Data Science 1:

Introduction to Data Science(数据科学 1:数据科学导论)

AC209b (Data Science 2:

Advanced Topics in Data Science)(数据科学 2:数据科学高级主题)

CS1810 (Machine Learning)(机器学习)

以下统计学课程中的一门:

STAT111 (Introduction to Statistical Inference)(统计推断导论)

STAT139 (Introduction to Linear Models)(线性模型导论)

STAT149 (Introduction to

Generalized Linear Models)(广义线性模型导论)

STAT211 (Statistical Inference I)(统计推断 I)

STAT244 (Linear and Generalized

Linear Models)(线性和广义线性模型)

计算(四选一):

AC215 (Advanced Practical Data Science)(高级实用数据科学)

AM215 (Mathematical Modeling for Computational Science)(计算科学的数学建模)

CS2050 (Computing Foundations for Computational Science)(计算科学的计算基础)

STAT221 (Computational Tools for Statistical Learning)(统计学习的计算工具)

伦理学:

AC221 (Critical Thinking in Data Science)(数据科学中的批判性思维)

选修课程

学生需选修任意一节计算机科学选修课、任意一节统计学选修课,以及共计四节“自由”选修课。可以选择自 SEAS、其他 FAS 部门、哈佛的其他学院,或 MIT。最多可将四个学分(两学期)的 AC298r seminar 和最多一个学期的 independent study(AC299r)计入选修课要求。

 科研要求

学生需要完成AC297r capstone project。选择论文选项的学生可以用 AC302 替代三门必修课程(即 capstone 课程和两门 “自由” 选修课)。

 三、哈佛大学数据科学硕士申请要求及材料

 申请要求:

学术背景:通常应拥有自然科学、数学、计算机科学或工程学的学士学位。虽然该专业没有特定的先修课程要求,但成功的申请者通常具备计算机科学、数学和统计学的基础背景知识,包括但不限于至少掌握一种编程语言的技能,以及微积分、线性代数和统计推理的知识。

GPA 要求:建议申请者至少达到3.8分以上以提升自己的竞争力。

英语语言要求:对于国际申请者来说,托福网考成绩需达到 80 分以上,雅思成绩需达到 6.5 分以上。若申请者拥有英语为授课语言的大学学士学位则可豁免语言成绩。

推荐信要求:申请者必须向招生委员会提交三封推荐信。推荐人至少需要包括一位申请者之前的老师,以展现申请者在学术或职业环境中的表现和成就。

个人陈述要求:在个人陈述中,申请者应该展示自己在数据处理方面的经历和思考,突出自己的独特见解和理解,强调自己对数据科学的起源和认知。

申请材料:

申请表

个人陈述(SOP),约 1000 字左右

个人简历

三封推荐信

成绩单

托福 / 雅思成绩单(如适用)

补充数据表

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